Python
Python. Zacznij programować!
- Szczegóły
- Kategoria: Python
Python jest znakomitym językiem do tworzenia wydajnego kodu. Nadaje się do różnych, również bardzo nietypowych zastosowań. Samo programowanie natomiast, choć jest w nim coś magicznego, stanowi umiejętność, którą każdy może opanować pod warunkiem odrobiny zaangażowania. Naturalnie, nauka kodowania nie zawsze przebiega bezproblemowo.
Trzeba zrozumieć sposób działania komputera i nauczyć się nieco inaczej myśleć o rozwiązywaniu problemów. Napisanie dobrze działającego programu jest jednak niezwykle satysfakcjonującym doświadczeniem, a programowanie samo w sobie jest jedną z najbardziej kreatywnych umiejętności.
Ta książka jest przeznaczona dla osób, które nie mają doświadczenia w programowaniu. Została pomyślana jako podręcznik, który maksymalnie ułatwia uczenie się skutecznego kodowania.
Data science od podstaw. Analiza danych w Pythonie
- Szczegóły
- Kategoria: Python
Współczesne ogromne zbiory danych zawierają odpowiedzi na prawie każde pytanie. Równocześnie nauka o danych jest dziedziną, która cokolwiek onieśmiela. Znajduje się gdzieś pomiędzy subtelnymi umiejętnościami hakerskimi, twardą wiedzą z matematyki i statystyki a merytoryczną znajomością zagadnień z danej branży. Co więcej, dziedzina ta niezwykle dynamicznie się rozwija. Trud włożony w naukę o danych niewątpliwie się jednak opłaca: biegły analityk danych może liczyć na dobrze płatną, inspirującą i bardzo atrakcyjną pracę.
Dzięki tej książce opanujesz najważniejsze zagadnienia związane z matematyką i statystyką, będziesz także rozwijać umiejętności hakerskie. W ten sposób zyskasz podstawy pozwalające na rozpoczęcie przygody z analizą danych. Gruntownie zapoznasz się z potrzebnymi narzędziami i algorytmami. Pozwoli Ci to lepiej zrozumieć ich działanie.
Rozwijanie mikrousług w Pythonie. Budowa, testowanie, instalacja i skalowanie
- Szczegóły
- Kategoria: Python
Rozwijanie mikrousług w Pythonie. Budowa, testowanie, instalacja i skalowanie
Mikrousługi są bardzo ciekawym trendem tworzenia kodu. Pojawił się on kilka lat temu z uwagi na potrzebę przyspieszenia cyklu udostępniania oprogramowania. Nowe produkty i funkcje musiały być oferowane użytkownikom możliwie najszybciej. Wkrótce okazało się, że tworzenie architektury aplikacji składającej się z małych, funkcjonalnych jednostek - właśnie mikrousług - jest bardzo obiecującym sposobem pracy.
Pozwala na zwiększenie się elastyczności oraz szybkości wprowadzania innowacji, gdyż programista może zająć się jednym elementem bez zastanawiania się nad całością aplikacji. W świecie, w którym rządzą wydajność i krótki czas dostarczania kodu, jest to duża wartość!
Python 3. Kolejne lekcje dla nowych programistów
- Szczegóły
- Kategoria: Python
Jeśli masz już za sobą napisanie pierwszych programów w Pythonie, to już wiesz, jak bardzo wszechstronny jest ten język i że jego możliwości są imponujące. Python nadaje się do bardzo wielu zastosowań, jednak jeśli chcesz go wykorzystać w pełni, musisz wyjść poza podstawy.
Efektywny programista korzysta z wiedzy wykraczającej poza znajomość struktur języka, poza tym jest zdolny do obiektywnej refleksji nad własnymi możliwościami i stara się cały czas doskonalić swój warsztat.
Dzięki tej książce, zanim się spostrzeżesz, wykonasz 52 interesujące i świetnie przygotowane projekty, dzięki którym zyskasz kluczowe praktyczne umiejętności i pogłębisz rozumienie sedna pracy programisty. Odkryjesz sposoby analizy problemu i nauczysz się projektować sposób jego implementacji w programie.
Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów Pandas i NumPy oraz środowiska IPython. Wydanie II
- Szczegóły
- Kategoria: Python
Analiza danych stała się samodzielną dyscypliną wiedzy interesującą specjalistów z wielu branż: analityków biznesowych, statystyków, architektów oprogramowania czy też osoby zajmujące się sztuczną inteligencją.
Wydobywanie informacji ze zbiorów danych pozwala na uzyskanie wiedzy niedostępnej w inny sposób. W tym celu dane trzeba odpowiednio przygotować, oczyścić, przetworzyć i oczywiście poddać analizie. Warto również zadbać o ich wizualizację. Do tych wszystkich zadań najlepiej wykorzystać specjalne narzędzia opracowane w języku Python.
Prezentowana książka jest drugim, zaktualizowanym i uzupełnionym, wydaniem klasycznego podręcznika napisanego z myślą o analitykach, którzy dotychczas nie pracowali w Pythonie, oraz o programistach Pythona, którzy nie zajmowali się dotąd analizą danych ani obliczeniami naukowymi.
